(57)【要約】【課題】送電網内の故障を検出し、位置特定するために使用されるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品を提供する。【解決手段】方法、システム、およびコンピュータ・プログラム製品は、送電網内に分散された複数のセンサによって収集された、送電網に関連したデータセットを得ることと、データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、第１のデータが、領域に配置された複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、識別することと、データセット内の第２のデータに基づいて候補の故障領域を検証することであって、第２のデータが、第１のセンサに隣接した複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、検証することとを含む。【選択図】図３
2019529927.tif 000002
【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障検出のためのシステムであって、
プロセッサと、
メモリと
を備え、前記メモリが、
送電網内に分散された複数のセンサによって収集された、前記送電網に関連したデータセットを得ること、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、前記第１のデータが、前記領域に配置された前記複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、前記識別すること、および
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータが、前記第１のセンサに隣接した前記複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、前記検証すること
を前記プロセッサに行わせる命令を格納する、システム。
【請求項２】
データセットを前記得ることが、
前記送電網内の電流および電界のうちの少なくとも１つを表す高周波データを含む前記データセットを得ること
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記第１のセンサによって収集された履歴上の正常データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の正常データとの間の第１の類似性を判断することと、
前記第１の類似性を第１の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記複数のセンサによって収集された履歴上の故障データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の故障データの間の第２の類似性を判断することと、
前記第２の類似性を第２の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記メモリが、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプの第１の故障が前記候補の故障領域内で発生する第１の可能性を判断することと、
前記第１の可能性が第３の閾値を超過するのに応答して、前記第１の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１のデータに基づいて、第２の故障のタイプの第２の故障が前記候補の故障領域内で発生する第２の可能性を判断することであって、前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが、互いに異なり、短絡、開回路、過電圧、および過電流からなるグループから選択される、前記第２の可能性を判断することと、
前記第２の可能性が前記第３の閾値を超過するのに応答して、前記第２の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと
を前記プロセッサに行わせる命令をさらに格納する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記候補の故障領域を前記検証することが、
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを判断すること
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを前記判断することが、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第２のデータに基づいて、第２の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプの一貫性を判断することと
を含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
クラウド・コンピューティング環境において具現化される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
故障検出のためのコンピュータにより実行される方法であって、
送電網内に分散された複数のセンサによって収集された前記送電網に関連したデータセットを得ることと、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、前記第１のデータが、前記領域に配置された前記複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、前記識別することと、
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータが、前記第１のセンサに隣接した前記複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、前記検証することと
を含む、コンピュータにより実行される方法。
【請求項１０】
データセットを前記得ることが、
前記送電網内の電流および電界のうちの少なくとも１つを表す高周波データを含む前記データセットを得ること
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１１】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記第１のセンサによって収集された履歴上の正常データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の正常データとの間の第１の類似性を判断することと、
前記第１の類似性を第１の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１２】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記複数のセンサによって収集された履歴上の故障データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の故障データとの間の第２の類似性を判断することと、
前記第２の類似性を第２の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１３】
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプの第１の故障が前記候補の故障領域内で発生する第１の可能性を判断することと、
前記第１の可能性が第３の閾値を超過するのに応答して、前記第１の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１のデータに基づいて、第２の故障のタイプの第２の故障が前記候補の故障領域内で発生する第２の可能性を判断することであって、前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが、互いに異なり、短絡、開回路、過電圧、および過電流からなるグループから選択される、前記第２の可能性を判断することと、
前記第２の可能性が前記第３の閾値を超過するのに応答して、前記第２の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと
をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１４】
前記候補の故障領域を前記検証することが、
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを判断すること
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１５】
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを前記判断することが、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第２のデータに基づいて、第２の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプの一貫性を判断することと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
クラウド・コンピューティング環境において具現化される、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１７】
故障検出システムのためのコンピュータ・プログラム製品であって、前記コンピュータ・プログラム製品が、プログラム命令が具現化されたコンピュータ可読ストレージ媒体を有し、前記プログラム命令が、
送電網内に分散された複数のセンサによって収集された前記送電網に関連したデータセットを得ることと、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、前記第１のデータが、前記領域に配置された前記複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、前記識別することと、
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータが、前記第１のセンサに隣接した前記複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、前記検証することと
を前記コンピュータに行わせるようにコンピュータによって実行可能である、コンピュータ・プログラム製品。
【請求項１８】
データセットを前記得ることが、
前記送電網内の電流および電界のうちの少なくとも１つを表す高周波データを含む前記データセットを得ること
を備える、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項１９】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記複数のセンサによって収集された履歴上の故障データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の故障データとの間の第２の類似性を判断することと、
前記第２の類似性を第２の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２０】
命令が、デバイス上で実行されると、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプの第１の故障が前記候補の故障領域内で発生する第１の可能性を判断することと、
前記第１の可能性が第３の閾値を超過するのに応答して、前記第１の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１のデータに基づいて、第２の故障のタイプの第２の故障が前記候補の故障領域内で発生する第２の可能性を判断することであって、前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが、互いに異なり、短絡、開回路、過電圧、および過電流からなるグループから選択される、前記第２の可能性を判断することと、
前記第２の可能性が前記第３の閾値を超過するのに応答して、前記第２の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと
を前記デバイスにさらに行わせる、請求項１７に記載のコンピュータ・プログラム製品。
【請求項２１】
故障検出のためのシステムであって、
プロセッサと、
メモリと
を備え、前記メモリが、
送電網のデータセットを得ること、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別すること、ならびに
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータセットおよび前記第１のデータセットが異なるセンサによって収集される、前記検証すること
を前記プロセッサに行わせる命令を格納する、システム。
【請求項２２】
前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットを収集する前記異なるセンサが互いに隣接する、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２３】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
リポジトリから履歴上の故障データを取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の故障データの間の第２の類似性を判断することと、
前記第２の類似性を第２の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項２１に記載のシステム。
【請求項２４】
故障検出のためのコンピュータにより実行される方法であって、
送電網のデータセットを得ることと、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することと、
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータセットおよび前記第１のデータセットが異なるセンサによって収集される、前記検証することと
を含む、コンピュータにより実行される方法。
【請求項２５】
前記第１のデータセットおよび前記第２のデータセットを収集する前記異なるセンサが互いに隣接する、請求項２４に記載のコンピュータにより実行される方法。
【発明の詳細な説明】
【技術分野】
【０００１】
本発明は一般に故障検出のためのシステムに関し、より詳細には、送電網内の故障を検出し、位置特定するために使用されるシステム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品に関するが、これらに限定するものではない。
【背景技術】
【０００２】
送電網は、供給者から使用者に電気を供給するための相互接続されたグリッドである。一般に、送電網は、電力を生み出す発電所、遠いソースから需要中心地に電力を搬送する高圧送電線、各々の使用者を接続する（架空線、地中線、またはこれらの組合せなどの）配電線、などを含む。
【発明の概要】
【発明が解決しようとする課題】
【０００３】
電源故障は使用者の生活および生産にひどく影響を及ぼすので、電力供給の信頼性は送電網におけるきわめて重要な要件である。例えば、電力線が短絡すると、電力供給は停止し、多くの使用者を電力のない状態にする。一般に、複雑なグリッド・トポロジ、様々なデバイス、および様々な不確定要因のために、停電から電力供給を復旧させるために、故障を検出し、位置特定するのに非常に長い時間をかけなければならない。
【課題を解決するための手段】
【０００４】
例示的実施形態において、本発明は、故障検出のためのシステムであって、プロセッサと、メモリとを備え、メモリが、送電網内に分散された複数のセンサによって収集された、送電網に関連したデータセットを得ること、データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、第１のデータが、領域に配置された複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、識別すること、およびデータセット内の第２のデータに基づいて候補の故障領域を検証することであって、第２のデータが、第１のセンサに隣接した複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、検証することをプロセッサに行わせる命令を格納する、システムを提供する。
【０００５】
１つまたは複数の他の例示的な実施形態は、コンピュータ・プログラム製品およびシステムを含む。
【０００６】
それによって、上述の例示的な実施形態は、ローカル・センサによって収集されたデータだけに基づくのではなく、ローカル・センサに隣接した他のセンサによって収集されたデータにも基づいて故障領域が判断される故障検出システムを提供することができ、したがって、ローカル・センサおよび隣接センサによって収集されたデータを包括的に検討することによって、故障検出および位置特定の効率性および正確さを著しく拡張する技術に有益な貢献をする。
【０００７】
さらに、任意選択の実施形態において、候補の故障領域として領域を識別することは、複数のセンサによって収集された履歴上の故障データをリポジトリから取得することと、第１のデータと履歴上の故障データの間の第２の類似性を判断することと、第２の類似性を第２の閾値と比較することによって候補の故障領域として領域を識別することとを含むことができる。
【０００８】
したがって、第２の類似性が第２の閾値を下回る場合、第１のデータが故障である可能性は低い。したがって、領域は非故障領域として識別される。したがって、特定のセンサから新しく得られたデータは、すべてのセンサによって以前に収集された履歴上の故障データと比較されてよく、したがって故障領域は、すばやくかつ正確に識別されることが可能である。
【０００９】
本技術への本貢献がさらによく理解され得るべく、本発明の他の詳細および実施形態が下記で説明される。それでもなお、本発明は、この出願において、説明の中で示されるか、図面に示されるこのような詳細、専門語、専門用語、例証、または仕組み、あるいはその組合せに限定されない。むしろ、本発明は、説明されるものに加えて実施可能であり、様々な方式で実践および実行可能であり、限定するものとみなされるべきではない。
【００１０】
したがって、本開示が基づく概念が、本発明のいくつかの目的を行うための他の構造、方法、およびシステムのためのデザインの基礎として容易に利用されてよいということを当業者は理解するであろう。したがって、特許請求の範囲は、本発明の思想および範囲から逸脱しない限りにおいて、このような同等の構造を含むものとみなされるということが重要である。
【００１１】
本発明の態様は、図面を参照しながら、本発明の例示的な実施形態の以下の発明を実施するための形態からさらによく理解されるであろう。
【図面の簡単な説明】
【００１２】
【図１】本発明の１つの実施形態による、クラウド・コンピューティング・ノード１０を描写する図である。
【図２】本開示の実施形態による、複数のセンサを取り付ける送電網の例の一部を示す概略図である。
【図３】本開示の実施形態による、送電網内の故障領域を検出するための方法のフローチャートである。
【図４】本開示の実施形態による、候補の故障領域として領域を識別するための１つの方法のフローチャートである。
【図５】本開示の実施形態による、候補の故障領域として領域を識別するための別の方法のフローチャートである。
【図６】本開示の実施形態による、候補の故障領域に関する１つまたは複数の故障を判断するための方法のフローチャートである。
【図７】本開示の実施形態による、隣接センサによって収集されたデータに基づいて候補の故障を検証するための方法のフローチャートである。
【図８】本発明の１つの実施形態による、クラウド・コンピューティング環境５０を描写する図である。
【図９】本発明の１つの実施形態による、抽象概念モデルのレイヤを描写する図である。
【発明を実施するための形態】
【００１３】
次に図１〜図９を参照しながら本発明が説明され、この中で同様の参照数字は終始、同様の部品を指す。一般的なやり方に従って、図面の様々な特徴は必ずしも大きさを変えないということが強調される。反対に、様々な特徴の寸法は、明瞭さのために任意に拡大または縮小されてよい。
【００１４】
次に図３〜図７に描写される例を参照すると、方法３００（４００、５００、６００、７００）は、データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別し、データセット内の第２のデータに基づいて候補の故障領域を検証するための様々なステップを含む。少なくとも図１に示すように、本発明の１つの実施形態によるコンピュータ・システム１２の１つまたは複数のコンピュータは、図３〜図７のステップを行うためにストレージ・システムに格納された命令を有するメモリ２８を含むことができる。
【００１５】
１つまたは複数の実施形態（例えば、図１および図８〜図９を参照）は、クラウド環境５０（例えば、図８を参照）に実装されてよいが、それでもなお、本発明は、クラウド環境の外側に実装されてよいということが理解される。
【００１６】
図２を参照すると、図２は、本開示の実施形態による、複数のセンサを取り付ける送電網２００の例の一部を示す概略図を示す。本明細書で使用されるように、送電網は、送電系統、配電系統、またはその組合せを指すことができる。
【００１７】
図２に示されるように、送電網２００は、位置２０２と位置２０４の間の領域２２０、位置２０４と位置２０６の間の領域２３０、および位置２０６と位置２０８の間の領域２４０などの、複数の領域に分割される電力線２１０を含む。任意選択として、各領域は、長さ１キロメートルなどの、同じ範囲を有することができる。一方、様々な領域が様々な範囲を有することができる。図示のように、送電網２００に関連したデータを記録するために、複数のセンサが電力線２１０上に取り付けられる。例えば、センサ２１５は位置２０２に配置され、センサ２２５は位置２０４に配置され、センサ２３５は位置２０６に配置され、センサ２４５は位置２０８に配置される。いくつかの実施形態において、センサは、グリッド・データを収集するために、電力線２１０の周囲に巻き付けられる。例えば、センサ２２５によって収集されたデータは、上流領域（領域２２０など）の故障、または下流領域（領域２３０など）の故障、あるいはその両方を示すことができる。ただ１つの電力線２１０が示されるが、送電網２００は任意の適切な数の電力線を含むことができるということを理解されたい。３つの領域２２０、２３０、２４０、および４つのセンサ２１５、２２５、２３５、２４５が示されるが、電力線２１０は任意の適切な数の領域およびセンサを含むことができるということを理解されたい。
【００１８】
いくつかの実施形態において、位置２０４に複数の電力線（３つの電力線など）がある場合、センサ２２５は、３つの電力線から波のデータを収集するのに十分大きくてよい。代替として、各電力線は位置２０４にセンサを取り付けることができ、例えば、位置２０４に３つのセンサのグループがある。この場合、センサ２２５は、位置２０４にある３つのセンサのグループを表すことができる。このようにして、３つの位相波データは、センサ２２５によって一緒に収集されてよい。
【００１９】
（センサ２２５などの）センサは、（位置２０４などの）位置を流れる（電流または電界などの）データを記録することができ、ネットワーク（図示せず）で（図１に示されるようなコンピュータ・システム／サーバ１２などの）コンピュータまたはサーバに記録データを送ることができる。ネットワークの例は、ローカル・エリア・ネットワーク（「ＬＡＮ：local area network」）、メトロポリタン・エリア・ネットワーク（「ＭＡＮ：metropolitan area network」）、広域ネットワーク（「ＷＡＮ：wide area network」）すなわちインターネット、通信ネットワーク、近距離無線通信接続、またはこれらの任意の組合せなどの、ワイヤレス・ネットワークを含むがこれらに限定されない。
【００２０】
図３は、本開示の実施形態による、送電網内の故障領域を検出するための方法３００のフローチャートである。本明細書で使用されるように、故障領域は、１つもしくは複数の電気デバイスまたは１つもしくは複数の電力線が故障しているグリッド領域（例えば、１つの電力線）を表す。例えば、送電網は、２つの隣接したセンサ間のグリッド領域が１つの領域を表すように論理的に分割されてよい。
【００２１】
３０２において、送電網に関連したデータセットが得られ、データセットは、送電網内に分散された複数のセンサによって収集される。例えば、図２に示されるように、複数のセンサ２１５、２２５、２３５、２４５は送電網２００内に取り付けられ、複数のセンサの中のそれぞれは、送電網２００内の電流、電界、またはこれらの組合せを記録する故障レコーダでよい。例えば、データセットは、少なくとも、（「第１のセンサ」と呼ばれる）センサ２２５によって収集される（「第１のデータ」と呼ばれる）データ、および（「第２のセンサ」と呼ばれる）センサ２３５によって収集される（「第２のデータ」と呼ばれる）データを含む。
【００２２】
いくつかの実施形態において、データセット内のデータは、電流、電界、またはこれらの組合せを示す数サイクルの単位の高周波データでよい。本発明者らは、送電網内の故障の発生が瞬時のプロセスであり、故障が発生されつつある場面を高周波データが正確かつはっきりと反映できるということを発見した。したがって、高周波データを記録し、比較することによって、さらに正確な検出結果が得られることが可能である。本開示の実施形態における例として高周波データが使用されるが、他のタイプのデータが可能でもよいということを理解されたい。
【００２３】
３０４において、（センサ２２５などの）第１のセンサによって収集された第１のデータに基づいて候補の故障領域として（領域２２０または領域２３０あるいはその両方などの）領域が識別される。例えば、電流または電界の曲線は、センサ２２５によって収集された高周波データから抽出されてよい。センサ２２５の下流領域における故障を曲線が示す場合、領域２３０が候補の故障領域として判断される。すなわち、候補の故障領域は、センサ２２５によって収集されたデータだけに基づいて予め識別される。アクション３０４のいくつかの実装形態は、図４〜図５を参照しながら下記で論じられる。
【００２４】
３０６において、（領域２３０などの）候補の故障領域は、（センサ２３５などの）第２のセンサによって収集された第２のデータに基づいて検証され、第２のセンサは、（センサ２２５などの）第１のセンサに隣接している。例えば、候補の故障領域には故障があるという結論を第２のデータが裏付ける場合、候補の故障領域は首尾よく検証され、そうでなければ、候補の故障領域は首尾よく検証されない。すなわち、候補の故障領域は、ローカル・センサ２２５に隣接した（センサ２３５などの）１つまたは複数のセンサによって収集されたデータに基づいてさらに検証される。例えば、センサ２２５によって収集された第１のデータが下流の故障を示し、一方、センサ２３５によって収集された第２のデータが上流の故障を示す場合、領域２３０が故障領域として検証される。任意選択として、検証された候補の故障領域はその後、送電網内の保安要員に提供されてよい。アクション３０６のいくつかの実装形態が、図７を参照しながら下記で論じられる。
【００２５】
本開示の方法３００によれば、ローカル・センサによって収集されたデータに基づくだけでなく、ローカル・センサに隣接した他のセンサによって収集されたデータにも基づいて故障領域が判断される。したがって、ローカル・センサおよび隣接センサによって収集されたデータを包括的に考慮することによって、故障検出および位置特定の効率性および正確さは、著しく強化することができる。
【００２６】
図４は、本開示の実施形態による、候補の故障領域として領域を識別するための方法４００のフローチャートである。方法４００は、図３に対する方法３００におけるアクション３０４の特定の実装形態とみなされてよいということが理解されよう。
【００２７】
４０２において、第１のセンサによって以前に収集された履歴上の正常データがリポジトリから取得される。例えば、リポジトリは、複数のセンサの履歴上の正常データを格納し、履歴上の正常データは、マークされた正常のプロセスを表す波のデータでよい。
【００２８】
４０４において、第１のデータと履歴上の正常データとの間の（「第１の類似性」と呼ばれる）類似性が判断される。例えば、センサ２２５によって収集された第１のデータは、新しく得られたデータが正常であるかどうかを判断するために、センサ２２５によって以前に収集されたリポジトリ内の履歴上の正常データと比較される。２つのデータの間の類似性を判断するために、現在知られているか、将来開発されることになる任意の適切な技術が利用されてよい。４０６において、第１の類似性が、「第１の閾値」と呼ばれる所定の閾値より大きいかどうかが判断される。
【００２９】
第１の類似性が第１の閾値を下回る場合、これは、第１のデータが異常である可能性があることを意味し、これは、上流または下流あるいはその両方の故障を示すことができる。この時点で、４０８において、センサ２２５によって収集されたデータに基づいて候補の故障領域として領域（例えば、領域２３０などの下流領域）が識別される。次に領域２３０は、４１０において、その後の検証のために候補の故障領域のセットに挿入される。
【００３０】
その一方で、第１の類似性が第１の閾値より大きい場合、これは、第１のデータが正常である可能性があるということを意味し、したがって、４１２において、（領域２３０などの）領域は、非故障領域として識別される。したがって、特定のセンサから新しく得られたデータは、同じ特定のセンサによって以前に収集された履歴上の正常データと比較されてよく、このようにして故障領域は、すばやくかつ正確に識別されることが可能である。
【００３１】
図５は、本開示の実施形態による、候補の故障領域として領域を識別するための別の方法５００のフローチャートである。方法５００は、図３に対する方法３００におけるアクション３０４の別の特定の実装形態とみなされてよいということが理解されよう。
【００３２】
５０２において、複数のセンサによって収集された履歴上の故障データがリポジトリから取得される。例えば、リポジトリは、すべてのセンサの履歴上の故障データを格納し、履歴上の故障データは、マークされた異常なプロセスを表す波のデータでよい。
【００３３】
５０４において、第１のデータと履歴上の故障データとの間の（「第２の類似性」と呼ばれる）類似性が判断される。例えば、センサ２２５によって収集された第１のデータは、第１のデータが故障であるかどうかを判断するために、センサすべてによって以前に収集されたリポジトリ内の履歴上の故障データと比較される。
【００３４】
５０６において、第２の類似性が「第２の閾値」と呼ばれる所定の閾値より大きいかどうかが判断される。第２の類似性が第２の閾値より大きい場合、これは、第１のデータが故障である可能性があることを意味し、これは、上流または下流あるいはその両方の故障を示すことができる。この時点で、５０８において、センサ２２５によって収集されたデータに基づいて、５０８において、候補の故障領域として領域（例えば、領域２３０などの下流領域）が識別される。次に、領域２３０は、５１０において、その後の検証のために候補の故障領域のセットに挿入される。
【００３５】
第２の類似性が第２の閾値を下回る場合、これは、第１のデータが故障である可能性が低いということを意味する。したがって、５１２において、（領域２３０などの）領域は、非故障領域として識別される。したがって、特定のセンサから新しく得られたデータは、すべてのセンサによって以前に収集された履歴上の故障データと比較されてよく、このようにして故障領域は、すばやくかつ正確に識別されることが可能である。
【００３６】
図６は、本開示の実施形態による、候補の故障領域に関する１つまたは複数の故障を判断するための方法６００のフローチャートである。方法６００は、図３に対する方法３００におけるアクション３０６において候補の故障領域として領域を識別した後に始めることができるということが理解されよう。
【００３７】
６０２において、（「第１のタイプ」と呼ばれる）１つのタイプの故障が候補の故障領域で発生する（「第１の可能性」と呼ばれる）可能性が第１のデータに基づいて判断され、故障のタイプは、短絡、開回路、過電圧、または過電流であってよい。６０４において、第１の可能性が、（「第３の閾値」と呼ばれる）所定の閾値より大きいかどうかが判断される。大きくない場合、これは、第１のタイプの故障が、第１のデータ内で発見されないということを意味する。そうでなければ、第１の可能性が第３の閾値より大きい場合、６０６において、第１のタイプの故障が候補の故障領域に存在すると判断される。
【００３８】
６０８において、（「第２のタイプ」と呼ばれる）別のタイプの故障が候補の故障領域で発生する（「第２の可能性」と呼ばれる）可能性が判断されるが、第１の故障のタイプと第２の故障のタイプは互いに異なる。６１０において、第２の可能性が第３の閾値より大きいかどうかが判断される。大きくない場合、これは、第２のタイプの故障が第１のデータ内で発見されないことを意味する。そうでなければ、第２の可能性が第３の閾値より大きい場合、６１２において、第２のタイプの故障が候補の故障領域に存在すると判断される。
【００３９】
方法６００において２つのタイプの故障が検出されるが、３つ以上のタイプの故障が第１のデータ内で検出されてよいということを理解されたい。加えて、第１のデータ内で１つのタイプの故障しか検出しない可能性もある。したがって、１つまたは複数のタイプの故障が、センサによって収集されたデータに基づいて検出されてよい。
【００４０】
アクション６０２〜６０６のセットが、アクション６０８〜６１２より前に示されるが、これは例証のためにすぎず、本開示の範囲についてどのような限定も提案するものではないということを理解されたい。いくつかの実施形態において、アクション６０２〜６０６のセット、およびアクション６０８〜６１２のセットは、並列に行われてよい。
【００４１】
いくつかの実施形態において、方法６００におけるアクション６０２および６０８は、方程式を用いて同時に行われてよい。すなわち、第１の可能性および第２の可能性は、一緒に計算されてよい。例えば、第１のデータに対して、様々なタイプの故障の可能性（例えば、第１の可能性および第２の可能性）は、
【数１】
2019529927.tif 000003
のように判断されてよく、ここで、ｙは、第１のデータを表し、ｘ０は、様々なタイプの故障それぞれの可能性を表す係数のセットを表し、Ａは、履歴上の故障データのセットを表し、Ａｐは、第ｐのタイプの故障データのサブセットを表し、
【数２】
2019529927.tif 000004
は、サブセットＡｐ内の第ｎｐの故障データを表す。さらに、
【数３】
2019529927.tif 000005
は、最適な解を表し、βは、エラー閾値を表す。方程式（１）を用いて、第１のデータ内の各タイプの故障の可能性がそれぞれ判断されてよい。可能性が第３の閾値を上回る故障は、可能な故障のセットに追加されてよい。
【００４２】
図７は、本開示の実施形態による、隣接センサによって収集されたデータに基づいて候補の故障を検証するための方法７００のフローチャートである。例えば、方法７００において、候補の故障領域は、第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを判断することによって検証されてよい。方法７００は、図３に対する方法３００におけるアクション３０６の特定の実装形態とみなされてよいということが理解されよう。
【００４３】
７０２において、（領域２３０などの）候補の故障領域に存在する第１の故障のタイプが、（センサ２２５などの）第１のセンサによって収集された第１のデータに基づいて判断される。例えば、候補の故障領域に対する故障のタイプは、方程式（１）によって、センサによって収集されたデータに基づいて判断されてよい。いくつかの実施形態において、センサ２２５によって収集された第１のデータは、領域２３０における少なくとも１つの故障の可能性を示すだけでなく、領域２２０および２４０における少なくとも１つの故障の可能性も示す。
【００４４】
７０４において、（領域２３０などの）候補の故障領域に存在する第２の故障のタイプは、（センサ２３５などの）第２のセンサによって収集された第２のデータに基づいて判断される。すなわち、センサ２３５によって収集された第２のデータは、領域２３０における故障の可能性を示すこともできる。
【００４５】
７０６において、第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが一貫しているかどうかが判断される。第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが一貫している場合、７０８において、第１のデータと第２のデータが互いを裏付けると判断される。そうでなければ、７１０において、第１のデータと第２のデータが互いに矛盾すると判断される。
【００４６】
いくつかの実施形態において、第１のデータと第２のデータが互いを裏付ける場合、候補の故障領域は首尾よく検証される。そうでなければ、候補の故障領域は首尾よく検証されない。例えば、第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが両方、三相短絡である場合、候補の故障領域（例えば、領域２３０）には短絡があると判断されてよい。いくつかの実施形態において、第１のデータと第２のデータが互いを裏付ける場合、第１のデータと第２のデータは、第１の故障のタイプと第２の故障のタイプを故障の可能性がさらに高い故障のタイプに統合させるために関連づけられてよい。例えば、領域２３０には、三相短絡の故障があると判断されてよい。
【００４７】
別の実施形態において、第１のデータと第２のデータが互いを裏付ける場合、第１の故障のタイプの可能性は増大する可能性があり、第１のデータと第２のデータが互いに矛盾する場合、第１の故障のタイプの可能性は減少する可能性がある。次に、可能性が所定の閾値より大きいかどうかが判断される。大きい場合、候補の故障領域は首尾よく検証される。そうでなければ、候補の故障領域は首尾よく検証されない。
【００４８】
本開示の方法７００によれば、候補の故障領域は、隣接センサによって収集された第１のデータと第２のデータの両方に基づいて検証されてよい。したがって、様々なデータによって導き出された結論を比較することによって、故障検出および位置特定の正確さは、著しく拡張されることが可能である。
【００４９】
クラウド・コンピューティング環境を使用する例示的な態様
【００５０】
本発明を実施するための形態は、クラウド・コンピューティング環境における本発明の例示的な実施形態を含むが、本明細書で列挙される教示の実装形態はこのようなクラウド・コンピューティング環境に限定されないということを理解されたい。むしろ、本発明の実施形態は、今知られている、または後に開発される他の任意のタイプのコンピューティング環境と共に実装されることが可能である。
【００５１】
クラウド・コンピューティングは、最低限の管理努力、またはサービスの提供者との対話で迅速に提供およびリリースされ得る構成可能なコンピューティング・リソース（例えば、ネットワーク、ネットワーク帯域幅、サーバ、処理、メモリ、ストレージ、アプリケーション、仮想マシン、およびサービス）の共有プールへの便利なオンデマンドのネットワーク・アクセスを可能にするためのサービス配信のモデルである。このクラウド・モデルは、少なくとも５つの特性、少なくとも３つのサービス・モデル、および少なくとも４つの導入モデルを含むことができる。
【００５２】
特性は以下のようなものである。
【００５３】
オンデマンド・セルフ・サービス。クラウドの使用者は、サービスの提供者との人間の対話を要することなく、一方的に、サーバ時間およびネットワーク・ストレージなどの、コンピューティング能力を必要に応じて自動的に提供することができる。
【００５４】
広範なネットワーク・アクセス。能力は、ネットワークで利用可能であり、ヘテロジニアスなシン・クライアントまたはシック・クライアントのプラットフォーム（例えば、携帯電話、ラップトップ、およびＰＤＡ）による使用を推進する標準メカニズムを通じてアクセスされる。
【００５５】
リソース・プーリング。プロバイダのコンピューティング・リソースは、需要に応じて動的に割当ておよび再割当てを行われた様々な物理リソースおよび仮想リソースを、マルチ・テナント・モデルを使用する複数の使用者に提供するためにプールされる。提供されるリソースの正確な位置を使用者は一般に制御できないか、または知らないが、比較的高いレベルの抽象化（例えば、国、州、またはデータセンタ）で位置を特定できる可能性があるという点で位置独立の意味がある。
【００５６】
迅速な伸縮性。能力は、迅速にスケール・アウトするために迅速かつ伸縮自在に、いくつかのケースにおいて自動的に提供されてよく、迅速にスケール・インするために迅速にリリースされてよい。使用者には、提供に利用できる能力は制限がないように見えることが多く、いつでも任意の量で購入されてよい。
【００５７】
適度なサービス。クラウド・システムは、サービスのタイプ（例えば、ストレージ、処理、帯域幅、およびアクティブ・ユーザ・アカウント）に適正な、いくつかのレベルの抽象化で計量能力を活用することによってリソースの使用を自動的に制御して最適化する。利用されるサービスの提供者および使用者の両方に透明性をもたらすリソース使用量が監視され、制御され、レポートされてよい。
【００５８】
サービス・モデルは以下のようなものである。
【００５９】
サービスとしてのソフトウェア（ＳａａＳ：Software as a Service）。使用者に提供される能力は、クラウド・インフラストラクチャ上で動かすプロバイダのアプリケーションを使用するためのものである。アプリケーションは、ウェブ・ブラウザ（例えば、ウェブベースのｅメール）などのシン・クライアント・インターフェースを通じて様々なクライアント回路からアクセス可能である。使用者は、限定されたユーザ固有のアプリケーション構成設定を例外とする可能性はあるが、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、ストレージ、または個々のアプリケーション能力さえも含む、基本的なクラウド・インフラストラクチャを管理することも制御することもしない。
【００６０】
サービスとしてのプラットフォーム（ＰａａＳ：Platform as a Service）。使用者に提供される能力は、プログラミング言語、およびプロバイダによってサポートされるツールを使用して作り出された、使用者が作り出すか、または入手したアプリケーションをクラウド・インフラストラクチャ上に導入することである。使用者は、ネットワーク、サーバ、オペレーティング・システム、またはストレージを含む、基礎となるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしないが、導入されたアプリケーション、また場合によっては、環境構成をホストするアプリケーションを制御することができる。
【００６１】
サービスとしてのインフラストラクチャ（ＩａａＳ：Infrastructure as a Service）。使用者に提供される能力は、処理、ストレージ、ネットワーク、ならびに、オペレーティング・システムおよびアプリケーションを含むことができる任意のソフトウェアを使用者が導入して動かせる他の基本的なコンピューティング・リソースを、提供することである。使用者は、基礎となるクラウド・インフラストラクチャを管理も制御もしないが、オペレーティング・システム、ストレージ、導入アプリケーションを制御することができ、場合によっては、選んだネットワーク構成要素（例えば、ホストのファイアウォール）を限定的に制御することができる。
【００６２】
導入モデルは以下のようなものである。
【００６３】
プライベート・クラウド。クラウド・インフラストラクチャは、１つの組織に対してのみ運用される。これは、組織またはサード・パーティによって管理されてよく、敷地内にあっても、敷地外にあってもよい。
【００６４】
コミュニティ・クラウド。クラウド・インフラストラクチャは、いくつかの組織によって共有され、（例えば、目的、セキュリティ要求、ポリシ、およびコンプライアンスの検討といった）共通の関心事を有する特定のコミュニティをサポートする。これは、組織またはサード・パーティによって管理されてよく、敷地内にあっても、敷地外にあってもよい。
【００６５】
パブリック・クラウド。クラウド・インフラストラクチャは、一般大衆または大きな業界団体が利用でき、クラウド・サービスを販売する組織によって所有される。
【００６６】
ハイブリッド・クラウド。クラウド・インフラストラクチャは、一意のエンティティのままだが、データおよびアプリケーションの移植性（例えば、クラウド間の負荷分散のためのクラウド・バースティング）を可能にする、標準化された、または独自の技術によってまとめられる２つ以上のクラウド（プライベート、コミュニティ、またはパブリック）の構造である。
【００６７】
クラウド・コンピューティング環境は、ステートレス性（statelessness）、低結合（low-coupling）、モジュール性、および意味論的相互運用性（semantic interoperability）に重点を置くサービス指向のものである。相互接続ノードのネットワークを備えるインフラストラクチャがクラウド・コンピューティングの中心である。
【００６８】
次に図１を参照すると、クラウド・コンピューティング・ノードの例の概略図が示される。クラウド・コンピューティング・ノード１０は、適切なノードの１つの例にすぎず、本明細書で説明される本発明の実施形態の使用または機能の範囲について、何らかの限定を提案するためのものではない。いずれにしても、クラウド・コンピューティング・ノード１０は、実装されること、または本明細書で示される機能のいずれかを行うこと、あるいはその両方を行うことができる。
【００６９】
クラウド・コンピューティング・ノード１０は、コンピュータ・システム／サーバ１２として描写されるが、これは、非常に多くの他の汎用または専用のコンピューティング・システム環境または構成によって動作可能であると理解される。コンピュータ・システム／サーバ１２と共に使用するのに適切なことがあるよく知られたコンピューティング・システム、環境、または構成、あるいはその組合せの例は、パーソナル・コンピュータ・システム、サーバ・コンピュータ・システム、シン・クライアント、シック・クライアント、ハンドヘルドまたはラップトップ回路、マルチプロセッサ・システム、マイクロプロセッサ・ベースのシステム、セット・トップ・ボックス、プログラム可能な家庭用電化製品、ネットワークＰＣ、ミニコンピュータ・システム、メインフレーム・コンピュータ・システム、および上記のシステムまたは回路のいずれかを含む分散クラウド・コンピューティング環境、および同様のものを含むがこれらに限定されない。
【００７０】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、コンピュータ・システムによって実行される、プログラム・モジュールなどの、コンピュータ・システム実行可能命令に全体的に関連して説明されてよい。一般に、プログラム・モジュールは、特定のタスクを行うか、特定の抽象データ型を実装する、ルーチン、プログラム、オブジェクト、構成要素、ロジック、データ構造、などを含むことができる。コンピュータ・システム／サーバ１２は、通信ネットワークを通じてリンクされるリモート処理回路によってタスクが行われる分散クラウド・コンピューティング環境の中で実践されてよい。分散クラウド・コンピューティング環境において、プログラム・モジュールは、メモリ・ストレージ回路を含む、ローカルとリモート両方のコンピュータ・システム・ストレージ媒体の中に配置されてよい。
【００７１】
再び図１を参照すると、汎用コンピューティング回路の形でコンピュータ・システム／サーバ１２が示される。コンピュータ・システム／サーバ１２の構成要素は、１つまたは複数のプロセッサすなわち処理ユニット１６、システム・メモリ２８、およびシステム・メモリ２８を含む様々なシステム構成要素をプロセッサ１６に連結するバス１８を含むことができるがこれらに限定されない。
【００７２】
バス１８は、メモリ・バスまたはメモリ・コントローラ、周辺機器バス、アクセラレイティッド・グラフィックス・ポート、および様々なバスアーキテクチャのいずれかを使用するプロセッサまたはローカル・バスを含むバス構造のいくつかのタイプのいずれかの１つまたは複数を表す。例として、また限定するものではないが、このようなアーキテクチャは、インダストリ・スタンダード・アーキテクチャ（ＩＳＡ：Industry Standard Architecture）バス、マイクロ・チャネル・アーキテクチャ（ＭＣＡ：Micro Channel Architecture）バス、エンハンスドＩＳＡ（ＥＩＳＡ：Enhanced ISA）バス、ビデオ・エレクトロニクス・スタンダーズ・アソシエーション（ＶＥＳＡ：Video Electronics Standards Association）ローカル・バス、およびペリフェラル・コンポーネント・インターコネクト（ＰＣＩ：Peripheral Component Interconnects）バスを含む。
【００７３】
コンピュータ・システム／サーバ１２は典型的には、様々なコンピュータ・システム可読媒体を含む。このような媒体は、コンピュータ・システム／サーバ１２によってアクセス可能な任意の利用可能な媒体でよく、これは、揮発性媒体および不揮発性媒体の両方、リムーバブル・メディアおよび非リムーバブル・メディアの両方を含む。
【００７４】
システム・メモリ２８は、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）３０またはキャッシュ・メモリ３２あるいはその両方などの、揮発性メモリの形のコンピュータ・システム可読媒体を含むことができる。コンピュータ・システム／サーバ１２は、他のリムーバブル／非リムーバブルの揮発性／非揮発性のコンピュータ・システム・ストレージ媒体をさらに含むことができる。ほんの一例として、ストレージ・システム３４は、（図示しないが、典型的には「ハード・ドライブ」と呼ばれる）非リムーバブルの不揮発性磁気媒体に読み書きするために提供されてよい。図示しないが、リムーバブルの不揮発性磁気ディスク（例えば、「フロッピー・ディスク」）に読み書きするための磁気ディスク・ドライブ、およびＣＤ−ＲＯＭ、ＤＶＤ−ＲＯＭ、または他の光媒体などのリムーバブルの不揮発性光ディスクに読み書きするための光ディスク・ドライブが提供されてよい。このような事例において、それぞれは、１つまたは複数のデータ媒体インターフェースによってバス１８に接続されてよい。下記でさらに描写され、説明されるように、メモリ２８は、本発明の実施形態の機能を行うように構成されるプログラム・モジュールのセット（例えば、少なくとも１つ）を有する少なくとも１つのプログラム製品を含むことができる。
【００７５】
例として、また限定するものではないが、オペレーティング・システム、１つまたは複数のアプリケーション・プログラム、他のプログラム・モジュール、およびプログラム・データだけでなく、プログラム／ユーティリティ４０は、プログラム・モジュール４２のセット（少なくとも１つ）を有し、メモリ２８に格納されてよい。オペレーティング・システム、１つもしくは複数のアプリケーション・プログラム、他のプログラム・モジュール、およびプログラム・データ、またはこれらのいくつかの組合せのそれぞれは、ネットワーキング環境の実装形態を含むことができる。プログラム・モジュール４２は一般に、本明細書で説明されるような本発明の実施形態の機能または方法あるいはその両方を行う。
【００７６】
コンピュータ・システム／サーバ１２は、キーボード、ポインティング回路、ディスプレイ２４、等などの１つもしくは複数の外部回路１４、コンピュータ・システム／サーバ１２とユーザが対話できるようにする１つもしくは複数の回路、または１つもしくは複数の他のコンピューティング回路とコンピュータ・システム／サーバ１２が通信できるようにする任意の回路（例えば、ネットワーク・カード、モデム、等）、あるいはその組合せと通信することもできる。このような通信は、入力／出力（Ｉ／Ｏ：Input/Output）インターフェース２２を介して発生することができる。さらに、コンピュータ・システム／サーバ１２は、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ：local area network）、一般的な広域ネットワーク（ＷＡＮ）、またはパブリック・ネットワーク（例えば、インターネット）、あるいはその組合せなどの１つまたは複数のネットワークとネットワーク・アダプタ２０を介して通信することができる。描写されるように、ネットワーク・アダプタ２０は、コンピュータ・システム／サーバ１２の他の構成要素とバス１８を介して通信する。図示しないが、他のハードウェアまたはソフトウェアあるいはその両方の構成要素は、コンピュータ・システム／サーバ１２と共に使用されてよいということを理解されたい。例は、マイクロコード、回路ドライバ、冗長処理ユニット、外部ディスク・ドライブ・アレイ、ＲＡＩＤシステム、テープ・ドライブ、およびデータ・アーカイバル・ストレージ・システム、等を含むがこれらに限定されない。
【００７７】
次に図８を参照すると、例証的なクラウド・コンピューティング環境５０が描写される。図示のように、クラウド・コンピューティング環境５０は、例えば、パーソナル・デジタル・アシスタント（ＰＤＡ：personal digital assistant）すなわちセルラー電話５４Ａ、デスクトップ・コンピュータ５４Ｂ、ラップトップ・コンピュータ５４Ｃ、または自動車コンピュータ・システム５４Ｎ、あるいはその組合せなどの、クラウドの使用者によって使用されるローカル・コンピューティング回路が通信できる１つまたは複数のクラウド・コンピューティング・ノード１０を含む。ノード１０は互いに通信することができる。これらのノードは、上述のようなプライベート、コミュニティ、パブリック、もしくはハイブリッド・クラウド、またはこれらの組合せなどの、１つまたは複数のネットワーク内で物理的または仮想的にグループ化されてよい（図示せず）。これは、クラウドの使用者がローカル・コンピューティング回路上にリソースを維持する必要がない、サービスとしてのインフラストラクチャ、プラットフォーム、またはソフトウェア、あるいはその組合せを、クラウド・コンピューティング環境５０が提供できるようにする。図８に示されるコンピューティング回路５４Ａ〜５４Ｎのタイプは、例証のためのものにすぎず、コンピューティング・ノード１０およびクラウド・コンピューティング環境５０は、（例えば、ウェブ・ブラウザを使用して）任意のタイプのネットワークまたはネットワーク・アドレス可能接続あるいはその両方で任意のタイプのコンピュータ化された回路と通信できるということが理解される。
【００７８】
次に図９を参照すると、クラウド・コンピューティング環境５０（図８）によって提供される機能抽象化レイヤの例示的なセットが示される。図９に示される構成要素、レイヤ、および機能は、例証のためのものにすぎず、本発明の実施形態は、これらに限定されないということを予め理解されたい。描写されるように、以下のレイヤおよび対応機能が提供される。
【００７９】
ハードウェアおよびソフトウェア・レイヤ６０は、ハードウェアおよびソフトウェア構成要素を含む。ハードウェア構成要素の例は、メインフレーム６１、ＲＩＳＣ（縮小命令セット・コンピュータ（Reduced Instruction Set Computer））アーキテクチャ・ベースのサーバ６２、サーバ６３、ブレード・サーバ６４、ストレージ回路６５、ならびにネットワークおよびネットワーク構成要素６６を含む。いくつかの実施形態において、ソフトウェア構成要素は、ネットワーク・アプリケーション・サーバ・ソフトウェア６７およびデータベース・ソフトウェア６８を含む。
【００８０】
仮想化レイヤ７０は、仮想サーバ７１、仮想ストレージ７２、仮想プライベート・ネットワークを含む仮想ネットワーク７３、仮想アプリケーションおよびオペレーティング・システム７４、ならびに仮想クライアント７５といった、仮想エンティティの例が提供され得る抽象化レイヤを提供する。
【００８１】
１つの例において、管理レイヤ８０は、下記で説明される機能を提供することができる。リソース提供８１は、コンピューティング・リソース、およびクラウド・コンピューティング環境においてタスクを行うために利用される他のリソースの動的な調達を行う。計量および価格設定８２は、クラウド・コンピューティング環境においてリソースが利用されるときのコスト追跡、およびこれらのリソースの消費量に対する請求またはインボイスを行う。１つの例において、これらのリソースは、アプリケーション・ソフトウェア・ライセンスを含むことができる。セキュリティは、クラウドの使用者およびタスクに対する本人確認、ならびにデータおよび他のリソースの保護を行う。ユーザ・ポータル８３は、使用者およびシステム・アドミニストレータにクラウド・コンピューティング環境へのアクセスを提供する。サービス・レベル管理８４は、求められるサービス・レベルが満足されるように、クラウド・コンピューティング・リソースの割当ておよび管理を行う。サービス・レベル契約（ＳＬＡ：Service Level Agreement）の計画立案およびフルフィルメント８５は、ＳＬＡに従って将来の要求が予想されるクラウド・コンピューティング・リソースの事前の手配および調達を行う。
【００８２】
ワークロード・レイヤ９０は、クラウド・コンピューティング環境が利用され得る機能の例を提供する。このレイヤから提供され得るワークロードおよび機能の例は、マッピングおよびナビゲーション９１、ソフトウェア開発およびライフサイクル管理９２、仮想教室教育配信（virtual classroom education delivery）９３、データ分析処理９４、トランザクション処理９５、および本発明に特に関連した、分散計算方法４００を含む。
【００８３】
本発明は、任意の可能な技術的詳細レベルの統合におけるシステム、方法、またはコンピュータ・プログラム製品、あるいはその組合せでよい。コンピュータ・プログラム製品は、本発明の態様をプロセッサに行わせるためのコンピュータ可読プログラム命令を有するコンピュータ可読ストレージ媒体（または複数の媒体）を含むことができる。
【００８４】
コンピュータ可読ストレージ媒体は、命令実行デバイスによる使用のための命令を保持および格納できる有形のデバイスであってよい。コンピュータ可読ストレージ媒体は、例えば、電子ストレージ・デバイス、磁気ストレージ・デバイス、光ストレージ・デバイス、電磁気ストレージ・デバイス、半導体ストレージ・デバイス、または前述の任意の適切な組合せでよいがこれらに限定されない。コンピュータ可読ストレージ媒体のさらなる具体例の完全に網羅されていないリストは、ポータブル・コンピュータ・ディスケット、ハードディスク、ランダム・アクセス・メモリ（ＲＡＭ：random access memory）、リード・オンリ・メモリ（ＲＯＭ：read-only memory）、消去可能プログラマブル・リード・オンリ・メモリ（ＥＰＲＯＭ（erasable programmable read-only memory）すなわちフラッシュ・メモリ）、スタティック・ランダム・アクセス・メモリ（ＳＲＡＭ：static random access memory）、携帯型コンパクト・ディスク・リード・オンリ・メモリ（ＣＤ−ＲＯＭ：compact disc read-only memory）、デジタル多目的ディスク（ＤＶＤ：digital versatile disk）、メモリ・スティック、フロッピー・ディスク、パンチ・カード、または溝に記録された命令を有する溝の中の隆起構造などの機械的にエンコードされたデバイス、および前述の任意の適切な組合せを含む。本明細書で使用されるようなコンピュータ可読ストレージ媒体は、電波もしくは他の自由に伝播する電磁波、導波路もしくは他の伝送媒体を通って伝播する電磁波（例えば、光ファイバ・ケーブルを通る光パルス）、またはワイヤを通じて伝送される電気信号などの、一時的な信号であると当然解釈されるべきではない。
【００８５】
本明細書で説明されるコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ可読ストレージ媒体から個々のコンピューティング／処理デバイスに、あるいは、例えば、インターネット、ローカル・エリア・ネットワーク、広域ネットワーク、もしくはワイヤレス・ネットワーク、またはその組合せといったネットワークを介して、外部コンピュータまたは外部ストレージ・デバイスにダウンロードされてよい。ネットワークは、銅伝送ケーブル、光伝送ファイバ、ワイヤレス伝送、ルータ、ファイアウォール、スイッチ、ゲートウェイ・コンピュータ、またはエッジ・サーバ、あるいはその組合せを備えることができる。各コンピューティング／処理デバイス内のネットワーク・アダプタ・カードまたはネットワーク・インターフェースは、ネットワークからコンピュータ可読プログラム命令を受け取り、個々のコンピューティング／処理デバイス内のコンピュータ可読ストレージ媒体に保存するためにコンピュータ可読プログラム命令を転送する。
【００８６】
本発明の動作を行うためのコンピュータ可読プログラム命令は、アセンブラ命令、インストラクション・セット・アーキテクチャ（ＩＳＡ：instruction-set-architecture）命令、機械語命令、機械依存命令、マイクロコード、ファームウェア命令、状態設定データ、集積回路機器のための構成データ、またはＳｍａｌｌｔａｌｋ（Ｒ）、Ｃ＋＋、もしくは同様のものなどのオブジェクト指向プログラミング言語、および「Ｃ」プログラミング言語もしくは類似のプログラミング言語などの手続き型プログラミング言語を含む１つもしくは複数のプログラミング言語の任意の組合せで書かれたソース・コードもしくはオブジェクト・コードでよい。コンピュータ可読プログラム命令は、全面的にユーザのコンピュータ上で、部分的にユーザのコンピュータ上で、スタンド・アロンのソフトウェア・パッケージとして、部分的にユーザのコンピュータ上で、および部分的にリモート・コンピュータ上で、または全面的にリモート・コンピュータもしくはサーバ上で、実行することができる。後者のシナリオにおいて、リモート・コンピュータは、ローカル・エリア・ネットワーク（ＬＡＮ）または広域ネットワーク（ＷＡＮ）を含む任意のタイプのネットワークを通じてユーザのコンピュータに接続されてよく、また（例えば、インターネット・サービス・プロバイダを使用し、インターネットを通じて）外部コンピュータへの接続が行われてもよい。いくつかの実施形態において、例えば、プログラマブル論理回路機器、フィールド・プログラマブル・ゲート・アレイ（ＦＰＧＡ：field-programmable gate array）、またはプログラマブル・ロジック・アレイ（ＰＬＡ：programmable logic array）を含む電子回路機器は、本発明の態様を行うために、コンピュータ可読プログラム命令の状態情報を利用して電子回路機器を個人専用にすることによってコンピュータ可読プログラム命令を実行することができる。
【００８７】
本発明の実施形態による、方法、装置（システム）、およびコンピュータ・プログラム製品のフローチャートまたはブロック図あるいはその両方を参照しながら、本発明の態様が本明細書で説明される。フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の各ブロック、およびフローチャートまたはブロック図あるいはその両方におけるブロックの組合せは、コンピュータ可読プログラム命令によって実行されてよいということが理解されよう。
【００８８】
これらのコンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサを介して実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック内に指定された機能／作用を実行するための手段を作り出すべく、汎用コンピュータ、専用コンピュータ、または他のプログラム可能データ処理装置のプロセッサに提供されて、マシンを作り出すものであってよい。これらのコンピュータ可読プログラム命令は、命令が格納されたコンピュータ可読ストレージ媒体が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック内に指定された機能／作用の態様を実行する命令を含む製品を有するべく、コンピュータ可読ストレージ媒体に格納され、コンピュータ、プログラム可能データ処理装置、または他のデバイス、あるいはその組合せに特定の手法で機能するように指示できるものであってもよい。
【００８９】
コンピュータ可読プログラム命令は、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上で実行する命令が、フローチャートまたはブロック図あるいはその両方の１つまたは複数のブロック内で指定された機能／作用を実行するべく、コンピュータにより実行される処理を生み出すように、コンピュータ、他のプログラマブル装置、または他のデバイス上にロードされ、コンピュータ、他のプログラム可能データ処理装置、または他のデバイス上で一連の動作ステップを行わせるものであってもよい。
【００９０】
図中のフローチャートおよびブロック図は、本発明の様々な実施形態による、システム、方法、およびコンピュータ・プログラム製品の可能な実装形態のアーキテクチャ、機能、および動作を示す。この点について、フローチャートまたはブロック図における各ブロックは、指定された論理機能を実行するための１つまたは複数の実行可能命令を含むモジュール、セグメント、または命令の一部を表すことができる。いくつかの代替実装形態において、ブロックに記された機能は、図に記された順序とは異なる順序で発生してよい。例えば、連続して示される２つのブロックは実際に、関連する機能性に応じて、実質的に並行に実行されてよく、また複数のブロックが、逆の順番で実行されることがあってもよい。ブロック図またはフローチャートあるいはその両方の各ブロック、およびブロック図またはフローチャートあるいはその両方におけるブロックの組合せは、指定された機能または作用を行うか、専用ハードウェアとコンピュータ命令の組合せを行う専用ハードウェア・ベースのシステムによって実行されてよいということにも留意されたい。
【００９１】
本発明の様々な実施形態の説明が例証のために提示されたが、網羅的であること、または開示された実施形態に限定するものであることを意図するものではない。多くの変更および変形が、説明された実施形態の範囲および思想から逸脱することなく、当業者には明らかになるであろう。本明細書で使用される専門用語は、実施形態の原理、実用的な用途、もしくは市場で見られる技術に対する技術的改善を最もよく説明するように、または本明細書で開示された実施形態を当業者が理解できるように選ばれた。
【００９２】
さらに、出願人の意図は、すべての請求項の要素の均等物を包含することであり、本出願のいずれかの請求項に対する補正は、補正された請求項の任意の要素または特徴の均等物に対する何らかの利益または権利の放棄として解釈されるべきではない。
【図１】
2019529927.tif 000006
【図２】
2019529927.tif 000007
【図３】
2019529927.tif 000008
【図４】
2019529927.tif 000009
【図５】
2019529927.tif 000010
【図６】
2019529927.tif 000011
【図７】
2019529927.tif 000012
【図８】
2019529927.tif 000013
【図９】
2019529927.tif 000014
【手続補正書】
【提出日】令和1年6月7日(2019.6.7)
【手続補正１】
【補正対象書類名】特許請求の範囲
【補正対象項目名】全文
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】
故障検出のためのシステムであって、
プロセッサと、
メモリと
を備え、前記メモリが、
送電網内に分散された複数のセンサによって収集された、前記送電網に関連したデータセットを得ること、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、前記第１のデータが、前記領域に配置された前記複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、前記識別すること、および
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータが、前記第１のセンサに隣接した前記複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、前記検証すること
を前記プロセッサに行わせる命令を格納する、システム。
【請求項２】
データセットを前記得ることが、
前記送電網内の電流および電界のうちの少なくとも１つを表す高周波データを含む前記データセットを得ること
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項３】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記第１のセンサによって収集された履歴上の正常データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の正常データとの間の第１の類似性を判断することと、
前記第１の類似性を第１の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項４】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記複数のセンサによって収集された履歴上の故障データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の故障データの間の第２の類似性を判断することと、
前記第２の類似性を第２の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項５】
前記メモリが、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプの第１の故障が前記候補の故障領域内で発生する第１の可能性を判断することと、
前記第１の可能性が第３の閾値を超過するのに応答して、前記第１の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１のデータに基づいて、第２の故障のタイプの第２の故障が前記候補の故障領域内で発生する第２の可能性を判断することであって、前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが、互いに異なり、短絡、開回路、過電圧、および過電流からなるグループから選択される、前記第２の可能性を判断することと、
前記第２の可能性が前記第３の閾値を超過するのに応答して、前記第２の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと
を前記プロセッサに行わせる命令をさらに格納する、請求項１に記載のシステム。
【請求項６】
前記候補の故障領域を前記検証することが、
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを判断すること
を含む、請求項１に記載のシステム。
【請求項７】
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを前記判断することが、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第２のデータに基づいて、第２の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプの一貫性を判断することと
を含む、請求項６に記載のシステム。
【請求項８】
クラウド・コンピューティング環境において具現化される、請求項１に記載のシステム。
【請求項９】
故障検出のためのコンピュータにより実行される方法であって、
送電網内に分散された複数のセンサによって収集された前記送電網に関連したデータセットを得ることと、
前記データセット内の第１のデータに基づいて候補の故障領域として領域を識別することであって、前記第１のデータが、前記領域に配置された前記複数のセンサの中から第１のセンサによって収集される、前記識別することと、
前記データセット内の第２のデータに基づいて前記候補の故障領域を検証することであって、前記第２のデータが、前記第１のセンサに隣接した前記複数のセンサの中から第２のセンサによって収集される、前記検証することと
を含む、コンピュータにより実行される方法。
【請求項１０】
データセットを前記得ることが、
前記送電網内の電流および電界のうちの少なくとも１つを表す高周波データを含む前記データセットを得ること
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１１】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記第１のセンサによって収集された履歴上の正常データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の正常データとの間の第１の類似性を判断することと、
前記第１の類似性を第１の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１２】
候補の故障領域として領域を前記識別することが、
前記複数のセンサによって収集された履歴上の故障データをリポジトリから取得することと、
前記第１のデータと前記履歴上の故障データとの間の第２の類似性を判断することと、
前記第２の類似性を第２の閾値と比較することによって前記候補の故障領域として前記領域を識別することと
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１３】
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプの第１の故障が前記候補の故障領域内で発生する第１の可能性を判断することと、
前記第１の可能性が第３の閾値を超過するのに応答して、前記第１の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１のデータに基づいて、第２の故障のタイプの第２の故障が前記候補の故障領域内で発生する第２の可能性を判断することであって、前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプが、互いに異なり、短絡、開回路、過電圧、および過電流からなるグループから選択される、前記第２の可能性を判断することと、
前記第２の可能性が前記第３の閾値を超過するのに応答して、前記第２の故障が前記候補の故障領域内に存在すると判断することと
をさらに含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１４】
前記候補の故障領域を前記検証することが、
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを判断すること
を含む、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１５】
前記第１のデータと第２のデータの間にコリジョンが存在するかどうかを前記判断することが、
前記第１のデータに基づいて、第１の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第２のデータに基づいて、第２の故障のタイプが前記候補の故障領域内に存在すると判断することと、
前記第１の故障のタイプと第２の故障のタイプの一貫性を判断することと
を含む、請求項１４に記載の方法。
【請求項１６】
クラウド・コンピューティング環境において具現化される、請求項９に記載のコンピュータにより実行される方法。
【請求項１７】
コンピュータ・プログラムであって、請求項９〜１６の何れか１項に記載の方法をコンピュータ・システムに実行させる、コンピュータ・プログラム。
【請求項１８】
請求項１７に記載の前記コンピュータ・プログラムを、コンピュータ可読ストレージ媒体に記録した、コンピュータ可読ストレージ媒体。
【国際調査報告】
2019529927.tif 000015
2019529927.tif 000016